主分类:AI训练推理与计算优化
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "多模态大模型优化实习生-Data AML",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "未披露",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "机器学习"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品,旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "2027届硕士及以上学位在读",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍:Data AML是字节跳动的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、深度参与对业界效果领先的生成模型Seedance/Seedream,理解模型Seed-VLM的软硬件协同优化和算法优化,构建业界领先的模型优化能力矩阵;\n2、研发面向多端异构平台的量化&稀疏、MOE压缩、Token压缩、Cache复用、投机解码、KV Cache压缩等加速算法,构建Training-Free或结合Post-Training/RL-Training的加速算法能力;\n3、面向分布式训练/推理场景,深度挖掘模型表示位宽、分辨率、步数、结构等维度的冗余,通过算法和工程创新加速训练和推理过程,实现降本增效;\n4、探索Efficient AIGC、Efficient LLM领域最前沿的问题,包括多模态理解生成统一建模加速、结合RL训练的模型优化等方向。",
"requirements_text": "1、2027届硕士及以上学位在读,计算机/人工智能/软件工程相关专业;\n2、实习时间6个月以上,具备优秀的编程能力,扎实的数据结构和基础算法功底,熟练掌握Python,熟悉深度学习框架(如PyTorch),有CUDA/Triton使用经验者优先;\n3、在计算机视觉、深度学习领域顶级期刊或会议(如CVPR、ICCV、NeurIPS、PAMI等)发表过论文者优先;对扩散模型、视觉Transformer或生成式AI有深入研究者优先;\n4、熟悉扩散模型优化和自回归理解模型的优化技术(如步数蒸馏,高效模型结构设计)、模型优化(如量化、剪枝、稀疏化),了解推理加速(如算子优化、分布式推理、多卡并行等);\n5、具备优秀的问题分析与解决能力,能够自主探索并设计创新性解决方案;具备良好的沟通与协作能力,能够与团队成员共同探索新技术,推动研究进展与项目落地;\n6、具备AIGC/LLM/VLM的SFT/RL训练经验、数据清洗经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"CUDA",
"深度学习",
"计算机视觉",
"数据结构",
"数据清洗",
"结构设计",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "2、实习时间6个月以上,具备优秀的编程能力,扎实的数据结构和基础算法功底,熟练掌握Python,熟悉深度学习框架(如PyTorch),有CUDA/Triton使用经验者优先;3、在计算机视觉、深度学习领域顶级期刊或会议(如CVPR、ICCV、NeurIPS、PAMI等)发表过论文者优先;对扩散模型、视觉Transformer或生成式AI有深入研究者优先;6、具备AIGC/LLM/VLM的SFT/RL训练经验、数据清洗经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7599559543206807813/detail"
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"fulltext": "多模态大模型优化实习生-Data AML\n职位描述\nByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍:Data AML是字节跳动的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、深度参与对业界效果领先的生成模型Seedance/Seedream,理解模型Seed-VLM的软硬件协同优化和算法优化,构建业界领先的模型优化能力矩阵;\n2、研发面向多端异构平台的量化&稀疏、MOE压缩、Token压缩、Cache复用、投机解码、KV Cache压缩等加速算法,构建Training-Free或结合Post-Training/RL-Training的加速算法能力;\n3、面向分布式训练/推理场景,深度挖掘模型表示位宽、分辨率、步数、结构等维度的冗余,通过算法和工程创新加速训练和推理过程,实现降本增效;\n4、探索Efficient AIGC、Efficient LLM领域最前沿的问题,包括多模态理解生成统一建模加速、结合RL训练的模型优化等方向。\n\n职位要求\n1、2027届硕士及以上学位在读,计算机/人工智能/软件工程相关专业;\n2、实习时间6个月以上,具备优秀的编程能力,扎实的数据结构和基础算法功底,熟练掌握Python,熟悉深度学习框架(如PyTorch),有CUDA/Triton使用经验者优先;\n3、在计算机视觉、深度学习领域顶级期刊或会议(如CVPR、ICCV、NeurIPS、PAMI等)发表过论文者优先;对扩散模型、视觉Transformer或生成式AI有深入研究者优先;\n4、熟悉扩散模型优化和自回归理解模型的优化技术(如步数蒸馏,高效模型结构设计)、模型优化(如量化、剪枝、稀疏化),了解推理加速(如算子优化、分布式推理、多卡并行等);\n5、具备优秀的问题分析与解决能力,能够自主探索并设计创新性解决方案;具备良好的沟通与协作能力,能够与团队成员共同探索新技术,推动研究进展与项目落地;\n6、具备AIGC/LLM/VLM的SFT/RL训练经验、数据清洗经验者优先。\nByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。\n团队介绍:Data AML是字节跳动的机器学习中台,为抖音/今日头条/西瓜视频等业务提供推荐/广告/CV/语音/NLP的训练和推理系统。为公司内业务部门提供强大的机器学习算力,并在这些业务的问题上研究一些具有通用性和创新性的算法。同时,也通过火山引擎将一些机器学习/推荐系统的核心能力提供给外部企业客户。\n\n1、深度参与对业界效果领先的生成模型Seedance/Seedream,理解模型Seed-VLM的软硬件协同优化和算法优化,构建业界领先的模型优化能力矩阵;\n2、研发面向多端异构平台的量化&稀疏、MOE压缩、Token压缩、Cache复用、投机解码、KV Cache压缩等加速算法,构建Training-Free或结合Post-Training/RL-Training的加速算法能力;\n3、面向分布式训练/推理场景,深度挖掘模型表示位宽、分辨率、步数、结构等维度的冗余,通过算法和工程创新加速训练和推理过程,实现降本增效;\n4、探索Efficient AIGC、Efficient LLM领域最前沿的问题,包括多模态理解生成统一建模加速、结合RL训练的模型优化等方向。\n1、2027届硕士及以上学位在读,计算机/人工智能/软件工程相关专业;\n2、实习时间6个月以上,具备优秀的编程能力,扎实的数据结构和基础算法功底,熟练掌握Python,熟悉深度学习框架(如PyTorch),有CUDA/Triton使用经验者优先;\n3、在计算机视觉、深度学习领域顶级期刊或会议(如CVPR、ICCV、NeurIPS、PAMI等)发表过论文者优先;对扩散模型、视觉Transformer或生成式AI有深入研究者优先;\n4、熟悉扩散模型优化和自回归理解模型的优化技术(如步数蒸馏,高效模型结构设计)、模型优化(如量化、剪枝、稀疏化),了解推理加速(如算子优化、分布式推理、多卡并行等);\n5、具备优秀的问题分析与解决能力,能够自主探索并设计创新性解决方案;具备良好的沟通与协作能力,能够与团队成员共同探索新技术,推动研究进展与项目落地;\n6、具备AIGC/LLM/VLM的SFT/RL训练经验、数据清洗经验者优先。",
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